最新發現！嫦娥六號從月背採集的玄武巖起源於超還原月幔
2025-10-22 21:57 6,174次浏览北京8月14日電(記者 高萌)「銜接」的風，已經吹到準大學生了。高考後的暑假，一些學生還沒來得及喘口氣，就又坐進了補習班的教室裡。 據媒體報導，部分教培機構推出了大學數學、英語、編程，以及自媒體創業、情商與人際關係等先導課，並以「高考英語147分的孩子都在學六級」「高數對大部分新生有難度」等話術進行推銷，這些以線上直播為主的課程每門價格近千元。更有機構推出「保研陪跑」產品，從大一入學到大三保研，三年多都能獲得全程服務。 說到底，這些課程是利用信息差戳中了、或者說製造了家長和學生的焦慮，將大學學習類同於高中的應試教育，預設了用績點、評優、獎學金和保研等評價指標來評判大學生的成長發展。但實際上，大學與中學階段最大的不同，是學生從應試教育的單一評價體系中「畢業」，躍入「曠野」。學生及家長對大學未知的焦慮可以理解，也當然可以通過各種方式獲取信息，但如果說中學與大學之間需要銜接，那最該銜接的其實是認知。大學不僅要學知識，更重要的是在進入社會之前，學會自主學習、探索自身邊界與可能，學會適應環境和應對挫折，在試錯中找到方向，在獨立中實現人格成長。 幼升小、小升初、初升高，現在就連高中升大學的暑假，都成了機構口中「彎道超車」的時機。網絡上有人調侃，「歇歇吧，一生關鍵的東亞小孩。」從高考的千軍萬馬中脫穎而出，這個暑假，新生們可以心安理得地休息，也可以用這段得來不易的自由時光，做自己想做的事情：看一部高考前沒時間看的劇，學一項技能，去大自然裡感受陽光和樹木的味道，去到社會的細微之處看見真實的生活…… 18歲的大學新生已是成年人，他們已經開始有能力自己做決定，為自己的選擇負責。即便先人一步學會大學知識，甚至在「陪跑」下獲得一定成就，這樣的包辦輔導，也顯然難以輔導整個人生。那些焦慮的大學新生家長，要給予孩子的不是發令槍前的搶跑，更是用愛、智慧與支持，給予他們勇敢去飛的翅膀，這種珍貴的生命力會讓孩子受用一生。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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